多模态 AI 视觉巡检 · 技术试点

项目背景

冷库内的"非数字化操作"是数字孪生的最后一块短板：例如疫苗放置位置异常、人员进出、CCTV 可见的安全事件等。本项目验证多模态 AI 视觉巡检作为虚拟巡检员的可行性。

技术方案

• 每 N 分钟读取一次 CCTV 截图
• 基于国产多模态大模型（如 Qwen-VL / GLM-4V 等商用 API）进行异常描述与分类
• 与传统传感器告警做交叉验证

试点数据（非商用）

以下为**研发试点期测算**： - 月度调用成本取决于所选模型与采样频率 - 实测异常识别能力覆盖若干高价值场景 - 误报率需持续优化

研究院说明

具体单位经济数据会随模型价格变化而变化。研究院不会公开不可持续的"单价最低值"作为行业基准。感兴趣的读者可以根据公开 API 价格和自选采样频率自行测算。